【摘 要】
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为了解决实际误差分布与假设误差分布不匹配导致最小二乘三维定位算法精度较低的问题,提出一种基于测距值优化的最小二乘室内三维定位算法.结合残差修正、Cayley-Menger行列
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,北京科技大学数理学院,
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为了解决实际误差分布与假设误差分布不匹配导致最小二乘三维定位算法精度较低的问题,提出一种基于测距值优化的最小二乘室内三维定位算法.结合残差修正、Cayley-Menger行列式及空间四面体几何约束,利用非线性规划方法优化测距值,使测距误差符合高斯分布特性,从而提高最小二乘三维定位算法的定位精度.实验对比分析结果显示,所提算法具有较高的定位精度及稳定性.
In order to solve the problem of low accuracy of least-squares three-dimensional localization algorithm in order to solve the mismatch between the actual error distribution and the assumed error distribution, a least-squares three-dimensional indoor location algorithm based on ranging value optimization is proposed. Combined with residual correction, Cayley-Menger ranks Space and geometric tetrahedral constraints, the use of non-linear programming method to optimize the range value, so that the range error is Gaussian distribution, so as to improve the positioning accuracy of the least square three-dimensional positioning algorithm.Experimental analysis results show that the proposed algorithm has more High positioning accuracy and stability.
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